【TechWeb】7 月 9 日消息，阿里巴巴集团旗下高德正式发布 Phys AI Data 数据系统，该系统是业内首个面向物理 AI 训练与应用的一站式空间数据基座，由两款核心产品组成：面向仿真训练的 Phys AI Foundry，与面向实际应用的 Phys AI Map。
作为专为物理 AI 训练打造的一体化数据工厂，Phys AI Foundry 融合了真机采集、合成数据与仿真重建三大数据路径，构建起三位一体的高质量数据供给引擎。
据悉，此前高德发布的具身操作基座模型 ABot-M0，即基于该数据集训练，并在四项主流具身操作基准 （截至 2026 年 4 月） 取得 SOTA。
物理 AI 走向开放世界，真正被卡住的往往不是 「能不能动」，而是 「不知道自己在哪、下一步该往哪走」。常规的导航地图服务的是人类，无需高精度的导航信息人类也能凭借常识做出正确选择。但机器人不具备这层常识，它们需要的是能被算法读懂并应用的空间地图。
Phys AI Map 正是高德为解决上述问题而打造的 「空间记忆大脑」，帮助机器人在开放世界中做到 「看得懂、记得住、走得对」。
据介绍，Phys AI Map 打造了专属于机器人的空间语义库，让模型能够读懂 「哪里是施工区、哪里照明不足」 等空间信息，把地图从坐标升格为可推理的环境。
目前，Phys AI Data 已面向具身智能行业全面开放，支持标准化 API 接入与定制化数据服务，这意味着相关企业无需再耗费巨资自采数据或从头测绘空间地图，即可直接调用高德沉淀的海量训练数据与 「空间记忆大脑」。
【TechWeb】7 月 9 日消息，阿里巴巴集团旗下高德正式发布 Phys AI Data 数据系统，该系统是业内首个面向物理 AI 训练与应用的一站式空间数据基座，由两款核心产品组成：面向仿真训练的 Phys AI Foundry，与面向实际应用的 Phys AI Map。
作为专为物理 AI 训练打造的一体化数据工厂，Phys AI Foundry 融合了真机采集、合成数据与仿真重建三大数据路径，构建起三位一体的高质量数据供给引擎。
据悉，此前高德发布的具身操作基座模型 ABot-M0，即基于该数据集训练，并在四项主流具身操作基准 （截至 2026 年 4 月） 取得 SOTA。
物理 AI 走向开放世界，真正被卡住的往往不是 「能不能动」，而是 「不知道自己在哪、下一步该往哪走」。常规的导航地图服务的是人类，无需高精度的导航信息人类也能凭借常识做出正确选择。但机器人不具备这层常识，它们需要的是能被算法读懂并应用的空间地图。
Phys AI Map 正是高德为解决上述问题而打造的 「空间记忆大脑」，帮助机器人在开放世界中做到 「看得懂、记得住、走得对」。
据介绍，Phys AI Map 打造了专属于机器人的空间语义库，让模型能够读懂 「哪里是施工区、哪里照明不足」 等空间信息，把地图从坐标升格为可推理的环境。
目前，Phys AI Data 已面向具身智能行业全面开放，支持标准化 API 接入与定制化数据服务，这意味着相关企业无需再耗费巨资自采数据或从头测绘空间地图，即可直接调用高德沉淀的海量训练数据与 「空间记忆大脑」。
【TechWeb】7 月 9 日消息，阿里巴巴集团旗下高德正式发布 Phys AI Data 数据系统，该系统是业内首个面向物理 AI 训练与应用的一站式空间数据基座，由两款核心产品组成：面向仿真训练的 Phys AI Foundry，与面向实际应用的 Phys AI Map。
作为专为物理 AI 训练打造的一体化数据工厂，Phys AI Foundry 融合了真机采集、合成数据与仿真重建三大数据路径，构建起三位一体的高质量数据供给引擎。
据悉，此前高德发布的具身操作基座模型 ABot-M0，即基于该数据集训练，并在四项主流具身操作基准 （截至 2026 年 4 月） 取得 SOTA。
物理 AI 走向开放世界，真正被卡住的往往不是 「能不能动」，而是 「不知道自己在哪、下一步该往哪走」。常规的导航地图服务的是人类，无需高精度的导航信息人类也能凭借常识做出正确选择。但机器人不具备这层常识，它们需要的是能被算法读懂并应用的空间地图。
Phys AI Map 正是高德为解决上述问题而打造的 「空间记忆大脑」，帮助机器人在开放世界中做到 「看得懂、记得住、走得对」。
据介绍，Phys AI Map 打造了专属于机器人的空间语义库，让模型能够读懂 「哪里是施工区、哪里照明不足」 等空间信息，把地图从坐标升格为可推理的环境。
目前，Phys AI Data 已面向具身智能行业全面开放，支持标准化 API 接入与定制化数据服务，这意味着相关企业无需再耗费巨资自采数据或从头测绘空间地图，即可直接调用高德沉淀的海量训练数据与 「空间记忆大脑」。
【TechWeb】7 月 9 日消息，阿里巴巴集团旗下高德正式发布 Phys AI Data 数据系统，该系统是业内首个面向物理 AI 训练与应用的一站式空间数据基座，由两款核心产品组成：面向仿真训练的 Phys AI Foundry，与面向实际应用的 Phys AI Map。
作为专为物理 AI 训练打造的一体化数据工厂，Phys AI Foundry 融合了真机采集、合成数据与仿真重建三大数据路径，构建起三位一体的高质量数据供给引擎。
据悉，此前高德发布的具身操作基座模型 ABot-M0，即基于该数据集训练，并在四项主流具身操作基准 （截至 2026 年 4 月） 取得 SOTA。
物理 AI 走向开放世界，真正被卡住的往往不是 「能不能动」，而是 「不知道自己在哪、下一步该往哪走」。常规的导航地图服务的是人类，无需高精度的导航信息人类也能凭借常识做出正确选择。但机器人不具备这层常识，它们需要的是能被算法读懂并应用的空间地图。
Phys AI Map 正是高德为解决上述问题而打造的 「空间记忆大脑」，帮助机器人在开放世界中做到 「看得懂、记得住、走得对」。
据介绍，Phys AI Map 打造了专属于机器人的空间语义库，让模型能够读懂 「哪里是施工区、哪里照明不足」 等空间信息，把地图从坐标升格为可推理的环境。
目前，Phys AI Data 已面向具身智能行业全面开放，支持标准化 API 接入与定制化数据服务，这意味着相关企业无需再耗费巨资自采数据或从头测绘空间地图，即可直接调用高德沉淀的海量训练数据与 「空间记忆大脑」。
